Stage - Ré-identification d'objets à partir d'images

MAGELLIUM Artal Group; Ramonville-Saint-Agne; Presencial; EUR 8900 - 13.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Magellium Artal Group recherche un stagiaire pour un sujet de ré-identification d’objets à partir d’images issues de drones, dans les domaines de la vision par ordinateur et du deep learning. Le stage portera sur l’étude, l’adaptation et l’intégration d’une solution répondant aux contraintes des missions avec drones, et l’exécution sur plateforme embarquée, sous la supervision d’experts Magellium.

Profil Bac+5/Mastère en informatique ou IA, maîtrise de C++ et Python, rigueur et curiosité seront

Formación

• Bonne maîtrise du C++ et de Python, et des connaissances en vision par ordinateur et en deep learning.
• Stage orienté traitement d’images et détection d’objets sur données issues de drones.
• Portage et optimisation de solutions sur plateforme embarquée et définition de protocoles de test.

Responsabilidades

• Prise en main de la brique de ré-identification et évaluation de son applicabilité.
• ÉTUDE et évaluation de différentes approches de ré-identification à partir d’images et adaptation au cas d’usage.
• Conception et mise en œuvre de la chaîne de traitement, de la préparation des données à la sortie de l’algorithme.
• Portage et optimisation sur plateforme embarquée et validation sur scénarios représentatifs.

Conocimientos

C++

Python

Vision par ordinateur

Deep learning

Educación

Bac+5 ou Mastère en informatique/IA

Herramientas

OpenCV

PyTorch

Descripción del empleo

Le pôle Systèmes Autonomes développe des systèmes de vision et de traitement de données dans les domaines de la robotique spatiale, de la défense et de l’industrie. Nos clients sont les principaux acteurs industriels et institutionnels de ces secteurs.

LE SUJET DE STAGE – Ré-identification d’objets à partir d’images

Magellium développe des solutions de vision par ordinateur appliquées aux images issues de drones, notamment pour la détection et le suivi d’objets dans des séquences vidéo.

Ce stage s’inscrit dans ces activités et porte sur la ré-identification d’objets entre différentes acquisitions d’images, malgré des variations de point de vue, d’apparence et de conditions d’acquisition.

Vous aurez pour objectif d’étudier, adapter et intégrer une solution de ré-identification d’objets répondant aux contraintes de missions impliquant des drones et à une exécution sur plateforme embarquée, en vous appuyant sur les briques logicielles existantes.

Vous serez amené à participer et à être force de proposition sur les différentes étapes du stage :

• Prise en main de la brique de ré-identification existante et évaluation de son applicabilité au contexte du stage.

• Etude et évaluation de différentes approches de ré-identification d’objets à partir d’images, et proposition des adaptations nécessaires au cas d’usage envisagé.

• Conception et mise en œuvre de la chaîne de traitement, de la préparation des données à la ré-identification et à la production de la sortie de l’algorithme.

• Portage et optimisation de la solution sur plateforme embarquée, définition de protocoles de test, puis validation sur des scénarios représentatifs.

Une bonne maîtrise du C++ et de Python, ainsi que de bonnes connaissances en vision par ordinateur et en deep learning sont attendues.

Vous serez intégré aux équipes travaillant sur les activités drone et deep learning, et encadré par les experts Magellium du domaine.

Etudiant(e) en cursus universitaire ou en Ecole d’ingénieurs préparant un diplôme de niveau Bac+5, ou un Mastère spécialisé, vous avez idéalement une spécialisation en développement informatique, vision par ordinateur ou deep learning / IA.

Vous êtes curieux (se) et vous aimez les défis. Rigueur, autonomie, sens de l’initiative et assiduité sont d’autres compétences qui vous permettront de réaliser avec succès ce stage.

Chez Magellium Artal Group, la diversité et l'inclusion sont fondamentales pour notre fonctionnement et ancrées dans nos valeurs. Nous respectons la diversité de nos employés, leurs expériences, leurs origines, leurs handicaps, et offrons des chances égales à tous. Tous différents, tous compétents !